package com.qf.controller;


import com.qf.commons.BloomUtil;
import com.qf.entity.Hotal;
import com.qf.entity.R;
import com.qf.service.HotalService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

/**
 * (Hotal)表控制层
 *
 * @author makejava
 * @since 2020-09-14 14:34:31
 */
@RestController
@RequestMapping("/hotal")
public class HotalController {
    /**
     * 服务对象
     */
    @Autowired
    private HotalService hotalService;

    @Autowired
    private BloomUtil bloomUtil;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 新增酒店 - 幂等性
     * @return
     */
    @RequestMapping("/insert")
    public R<Boolean> insert(@RequestBody Hotal hotal){
        hotalService.save(hotal);
        return new R<Boolean>().setData(true);
    }

    /**
     * 酒店列表
     * @param
     * @return
     */
    @RequestMapping("/list")
    public R<List<Hotal>> list(){
        List<Hotal> list = hotalService.list();
        return new R<List<Hotal>>().setData(list);
    }

    /**
     * 根据id查询酒店信息
     * @return
     */
    @RequestMapping("/getById")
    public R<Hotal> queryOne(Integer hid, String devid){
        System.out.println("查看了id为" + hid + "的酒店详情页面！");
        Hotal hotal = hotalService.getById(hid);

        //TODO 相当于触发了一次点击率 一个设备 - 一个酒店 - 一次点击率  100000-100000 - 13字节
        //1、点击率存在哪里？ - redis -> 定时任务 -> 同步到ES去
        //2、如何判断该设备点击过这个酒店？
        // - 哈希表  10万 - 10万
        // - 布隆过滤器  1、很庞大的数量级时，快速的判断一个元素不存在或者可能存在
        //             2、庞大的数量级时，只需要很小的空间即可 100亿个元素 200M

        //通过布隆过滤器判断 - 当前的设备号 - 酒店id 是否存在 ， 如果不存在就算一次点击率

        //判断点击率的值 - 是否点击过
        String value = devid + "-" + hid;

        //通过bloom过滤器判断是否存在
        if (!bloomUtil.bloomExists("djlbloom", value)) {
            System.out.println(hid + "酒店发生了一次有效点击率！");
            //说明当前设备是第一次点击当前酒店
            bloomUtil.bloomAdd("djlbloom", value);

            //计算一次点击率 - Hash结构
            //key - field - value, field2 - value2 .....
            boolean flag = redisTemplate.opsForHash().hasKey("djl", hid + "");

            if (flag) {
                //说明曾经当前酒店有过点击率
                //点击率自增长
                redisTemplate.opsForHash().increment("djl", hid + "", 1);
            } else {
                //说明当前酒店没有点击率的记录
                redisTemplate.opsForHash().put("djl", hid + "", "1");
            }
        }

        return new R<Hotal>().setData(hotal);
    }
}